금융 시장을 위한 예측 기계 만들기

페이 제 부아 위드 기부자

Fayze Bouaouid는 금융 인텔리전스 애플리케이션의 공동 창립자이자 CEO입니다. 스프링 박스 AI. 그는 은행 및 금융 분야에서 석사 학위를 받았으며 은행 및 자산 관리 분야에서 거의 XNUMX 년의 경험을 가지고 있습니다.

인공 지능 및 머신 러닝 기술은 지난 XNUMX 년 동안 많이 발전했으며 특히 금융, 은행, 투자 및 거래 분야에서 많은 사람과 기업에 유용했습니다.

이러한 산업에서는 기계에 완전한 데이터가 제공되는 한 계산 및 재무보고와 같이 기계가 인간보다 더 빠르고 더 잘 수행 할 수있는 많은 활동이 있습니다.

오늘날 인간이 구축하는 AI 도구는 추세를 예측하고 복잡한 분석을 제공하며 자동화를 인간보다 빠르고 저렴하게 실행할 수있는 능력이 한 단계 더 강력 해지고 있습니다. 그러나 자체적으로 거래 할 수있는 인공 지능 기반 기계는 아직 구축되지 않았습니다.

기계에 완전한 데이터가 제공되는 한, 계산 및 재무보고와 같이 기계가 인간보다 더 빠르고 더 잘 수행 할 수있는 많은 활동이 있습니다.

인간의 판단을 대체 할 수있는 시스템을 훈련시킬 수 있다고하더라도 인간 만이 이해할 수있는 것뿐만 아니라 오류의 여지가있을 것입니다. 인간은 여전히 AI 기반 예측 기계의 설계에 대한 궁극적 인 책임이 있으며, 발전은 그들의 입력으로 만 이루어질 수 있습니다.

데이터는 모든 예측 기계의 중추입니다.

AI 기반 예측 기계를 구축하려면 먼저 해결중인 문제와 사용자의 요구 사항을 이해해야합니다. 그 후에 기계가 수행 할 작업에 따라 구현 될 기계 학습 기술을 선택하는 것이 중요합니다.

지도 학습 (예제에서 학습), 비지도 학습 (일반적인 패턴 식별 학습), 강화 학습 (게임 화 개념에 기반한 학습)의 세 가지 기술이 있습니다.

기술이 확인되면 기계 학습 모델을 구현할 차례입니다. 미래에 대한 예측을 포함하는 "시계열 예측"의 경우 시퀀스 대 시퀀스 (Seq2Seq) 모델이있는 장단기 기억 (LSTM)을 사용할 수 있습니다.

LSTM 네트워크는 시간 순서로 색인 된 일련의 데이터 포인트를 기반으로 예측하는 데 특히 적합합니다. 이미지 및 비디오 인식에 적용 할 수있는 단순한 컨볼 루션 신경망이나 필기 및 음성 인식에 적용 할 수있는 순환 신경망도 사용할 수 있습니다.